新たに改善できること-入荷作業
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ケース1.目視で入荷検品を行っている
時間効率と作業品質が低く、作業者の負担は高い
長期的にはコスト増で対応を間違えると作業品質の低下を招くうえ、作業の熟練に依存する部分が大きく人手不足の影響を受けることから、これまで対策を探していた方も多いかと思います。
目視確認はバーコードやRFIDに比べ時間がかかること、人間なので疲れやうっかりでミスが発生すること、作業の熟練度で時間と品質に差がでることは問題です。
入荷品に貼付されるラベルのフォーマットが取引先ごとに様々で、品番や品名、数量がどこに書かれているのかが判り難いこと、一部製品にバーコードがあっても、結局全て目視確認にせざるを得ないという事情ではないでしょうか。その結果人の判断に頼ることが前提となっているのではないでしょうか。
新たな解決方法として、ラベルの種類を自動識別してラベルから必要な情報だけを一括でデーター化する仕組みがあります。もちろんこの仕組みは誰でも簡単に使える仕組みです。
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ケース2.日付情報やロット情報を活用できていない
過剰在庫や廃棄ロスの発生のリスク、そして低い追跡能力
この問題を放置するといずれ管理能力を問われるかもしれず、トレーサビリティーも低いと心配されている方も多いのではないでしょうか。
ラベルに日付やロット番号の記載があるにも関わらす記録する工数が増えることから活用していない場合や、記録しているもののの目視や手書きで精度と効率性、リアルタイム性が低いことは問題です。
日付やロットが書かれている箇所に様々なパターンがあったり、一部製品に二次元コードなどで情報があっても、結局は全て目視確認と人の判断に頼らざるを得ない場合があります。
新たな解決方法として、ラベルの種類を自動識別し日付やロットなどの情報を一括でデーター化する仕組みがあります。もちろんこの仕組みは誰でも簡単に楽に扱えるものです。
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ケース3.入荷時に社内用のラベルを印刷して製品に貼っている
作業効率と低く作業者の負担は大きい、作業ミスの影響は後工程に及ぶ
コスト削減、作業ストレス軽減の可能性を失い続けているという気持ちでいる方も多いのではないでしょうか。ラベルを探す手間、製品と付け合わせする手間、再確認をする手間と、正に手間の連続です。そして作業者の負担とストレスによってこれらが実施されていることは問題です。
印刷した大量のラベルから該当するものを探し出し製品に貼る作業は大変です。
間違ったラベルを貼りつけてしまう(”てれこ”)が発生すると後工程に影響がでます。工程が進むほどその影響は大きくなり作業者のストレスが下がる事はありません。
新たな解決方法としてラベルの種類を自動識別し必要な情報だけを一括でデーター化し、その場でラベル印刷ができる仕組みがあります。もちろんこの仕組みは誰でも簡単に楽に扱えるものです。
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新たな解決方法とは
AIとOCRを活用した”ラベルAI識別OCR”がその新たな解決方法です。ラベルの種類が何かをAIで自動識別し、ラベルごとに設定された位置の情報を一括でデータ化する仕組みです。
管理者の皆さまの中には取引先の要求、社内の事情に加えて作業スタッフのあれやこれやで気持ちの休まる時がないという方も多いのではないかと思います。
皆さまの苦労を何とかして解決したい、その思いで開発したのが”ラベルAI識別OCR”です。
ラベルAI識別OCRは皆さまの仕組みです。一緒に解決のお手伝いをします。